高光譜成像技術(shù)在香蕉碰撞損傷檢測(cè)中的應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2024-06-21
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香蕉是我國(guó)排名第五的大宗水果,為了便于運(yùn)輸和貯存,會(huì)采摘未經(jīng)催熟而且暫不能食用的青果,即青香蕉。而青香蕉極易發(fā)生機(jī)械性損傷,不僅影響產(chǎn)品的外觀品質(zhì),還會(huì)影響消費(fèi)者的購(gòu)買欲望。因此,就有必要對(duì)香蕉的碰撞損傷程度進(jìn)行檢測(cè)。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在香蕉碰撞損傷檢測(cè)中的應(yīng)用。
香蕉是我國(guó)排名第五的大宗水果,為了便于運(yùn)輸和貯存,會(huì)采摘未經(jīng)催熟而且暫不能食用的青果,即青香蕉。而青香蕉極易發(fā)生機(jī)械性損傷,不僅影響產(chǎn)品的外觀品質(zhì),還會(huì)影響消費(fèi)者的購(gòu)買欲望。因此,就有必要對(duì)香蕉的碰撞損傷程度進(jìn)行檢測(cè)。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在香蕉碰撞損傷檢測(cè)中的應(yīng)用。
香蕉碰撞損傷檢測(cè)方法:
香蕉是中國(guó)嶺南特色水果之一,統(tǒng)計(jì)顯示,2020年中國(guó)香蕉產(chǎn)量達(dá)到了1151.3萬(wàn)噸。香蕉在采收和運(yùn)送過(guò)程中往往處于綠硬期(青香蕉),在此過(guò)程中易受到各種碰撞損傷。不同類型碰傷均可加速香蕉果皮活性氧的積累進(jìn)而導(dǎo)致香蕉果實(shí)的衰老腐?。磺嘞憬妒艿脚鲎矒p傷后,微生物容易侵染損傷部位,經(jīng)過(guò)催熟過(guò)程中的乙烯釋放和果實(shí)軟化后,造成於傷腐爛或黑斑花臉,嚴(yán)重影響其色澤品質(zhì)和銷售價(jià)格。因此,亟待尋找一種快速無(wú)損檢測(cè)青香蕉碰撞損傷的方法。
傳統(tǒng)的青香蕉碰撞損傷檢測(cè)方法主要是人工肉眼識(shí)別和常規(guī)RGB圖像識(shí)別。然而人工識(shí)別受主觀因素影響較大,常規(guī)RGB圖像識(shí)別難以檢測(cè)出碰撞初期的碰傷情況。鑒于傳統(tǒng)檢測(cè)方法的不足,利用高光譜技術(shù)開(kāi)展無(wú)損檢測(cè)的應(yīng)用迅速發(fā)展。高光譜成像技術(shù)融合了傳統(tǒng)的圖像和光譜技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),可以同時(shí)獲取被檢測(cè)物體的空間信息和光譜信息,對(duì)其內(nèi)外部的品質(zhì)參數(shù)進(jìn)行測(cè)定,并依據(jù)這些參數(shù)建立與青香蕉碰撞損傷之間的關(guān)系,進(jìn)行碰傷程度區(qū)分,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)檢測(cè)方法的不足。
高光譜成像技術(shù)在香蕉碰撞損傷檢測(cè)中的應(yīng)用:
高光譜成像技術(shù)結(jié)合了光譜和圖像兩種技術(shù),能夠同時(shí)得到待檢測(cè)對(duì)象的空間及光譜信息,所以它不僅能夠檢測(cè)出果品信息的相關(guān)圖像信息還包含有豐富的光譜信息。高光譜圖像技術(shù)之所以能夠檢測(cè)水果的內(nèi)外品質(zhì)信息及食品安全性等綜合性品質(zhì)信息,是因?yàn)閳D像檢測(cè)技術(shù)能夠全面的反映果品的外在特征,而光譜檢測(cè)技術(shù)則能夠檢測(cè)果品的化學(xué)成分和物理結(jié)構(gòu)等信息。所以說(shuō),高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)是一種易于操作、快速而且無(wú)損的新型檢測(cè)技術(shù)。使用高光譜成像技術(shù)和相應(yīng)分析方法,提取出特征波長(zhǎng),然后建立相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型,就可以對(duì)香蕉的碰撞損傷程度進(jìn)行判斷。具體步驟如下:
1.高光譜圖像數(shù)據(jù)采集
使用高光譜成像儀進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí),需要打開(kāi)儀器進(jìn)行預(yù)熱,然后對(duì)儀器進(jìn)行黑白校正。將儀器校正后,對(duì)樣本進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)的采集。
2.光譜數(shù)據(jù)提取
將獲取的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣區(qū)域的光譜提取,其中每個(gè)感興趣區(qū)域中所有像素點(diǎn)的平均光譜作為該區(qū)域的原始光譜。
3.光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理
對(duì)提取的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,這是因?yàn)樵脊庾V數(shù)據(jù)中包含了許多冗沉的信息,且含有大量的噪音。通過(guò)光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理,可以防止其他因素降低預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確性。
4.預(yù)測(cè)模型的建立
采用偏最小二乘法、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元線性回歸等方法建立基于光譜圖像的預(yù)測(cè)模型,然后將光譜圖像信息導(dǎo)入到模型中,可以準(zhǔn)確地檢測(cè)出香蕉損傷程度,并判斷出該樣品是否合格。
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